TensorFlow 中文资源精选,官方网站,安装教程,入门教程,实战项目,学习路径。

简介: Awesome-TensorFlow-ChineseTensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐:官方网站,初步了解。

Awesome-TensorFlow-Chinese

TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐:

  • 官方网站,初步了解。
  • 安装教程,安装之后跑起来。
  • 入门教程,简单的模型学习和运行。
  • 实战项目,根据自己的需求进行开发。

很多内容下面这个英文项目:

Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow

官方网站

安装教程

中文安装教程

官方安装教程(建议用官方教程,现在官网可以直接访问了。)

入门教程

官方入门教程

入门教程

实战项目

官方实战项目

Models built with TensorFlow

Magenta: Music and Art Generation with Machine Intelligence

TensorFlow Neural Machine Translation Tutorial

书籍(推荐)

Deep Learning
http://www.tensorflownews.com/2017/08/29/deep-learning-an-mit-press-book

Deep Learning 中文翻译
http://www.tensorflownews.com/2017/08/29/deep-learning-book-chinese-translation/

社区群组

QQ群

522785813

微信群

微信群二维码有效期太短了,我博客保持更新。

http://www.tensorflownews.com/

我系统的学习了两个月之后做的几个项目。

TensorFlow 卷积神经网络 Model Project:

FaceRank - Rank Face by CNN Model based on TensorFlow (add keras version). FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow (新增 Keras 版本) 的 CNN 模型(可能是最有趣的 TensorFlow 中文入门实战项目)

https://github.com/fendouai/FaceRank

TensorFlow 循环神经网络 Model Project:

一个比特币交易机器人基于 Tensorflow LSTM 模型,仅供娱乐。 A Bitcoin trade robot based on Tensorflow LSTM model.Just for fun.

https://github.com/TensorFlowNews/TensorFlow-Bitcoin-Robot

TensorFlow Seq2Seq Model Project:

ChatGirl is an AI ChatBot based on TensorFlow Seq2Seq Model.ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人。(包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高。)

https://github.com/fendouai/ChatGirl

教程

模型项目

基于 TensorFlow 的产品

  • YOLO TensorFlow - Implementation of ‘YOLO : Real-Time Object Detection’
  • android-yolo - Real-time object detection on Android using the YOLO network, powered by TensorFlow.
  • Magenta - Research project to advance the state of the art in machine intelligence for music and art generation

视频

论文

官方博客

博客文章

社区

书籍

  • Machine Learning with TensorFlow by Nishant Shukla, computer vision researcher at UCLA and author of Haskell Data Analysis Cookbook. This book makes the math-heavy topic of ML approachable and practicle to a newcomer.
  • First Contact with TensorFlow by Jordi Torres, professor at UPC Barcelona Tech and a research manager and senior advisor at Barcelona Supercomputing Center
  • Deep Learning with Python - Develop Deep Learning Models on Theano and TensorFlow Using Keras by Jason Brownlee
  • TensorFlow for Machine Intelligence - Complete guide to use TensorFlow from the basics of graph computing, to deep learning models to using it in production environments - Bleeding Edge Press
  • Getting Started with TensorFlow - Get up and running with the latest numerical computing library by Google and dive deeper into your data, by Giancarlo Zaccone
  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow – by Aurélien Geron, former lead of the YouTube video classification team. Covers ML fundamentals, training and deploying deep nets across multiple servers and GPUs using TensorFlow, the latest CNN, RNN and Autoencoder architectures, and Reinforcement Learning (Deep Q).
  • Building Machine Learning Projects with Tensorflow – by Rodolfo Bonnin. This book covers various projects in TensorFlow that expose what can be done with TensorFlow in different scenarios. The book provides projects on training models, machine learning, deep learning, and working with various neural networks. Each project is an engaging and insightful exercise that will teach you how to use TensorFlow and show you how layers of data can be explored by working with Tensors.
目录
相关文章
|
16天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
47 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
4月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow API
TensorFlow与Keras实战:构建深度学习模型
本文探讨了TensorFlow和其高级API Keras在深度学习中的应用。TensorFlow是Google开发的高性能开源框架,支持分布式计算,而Keras以其用户友好和模块化设计简化了神经网络构建。通过一个手写数字识别的实战案例,展示了如何使用Keras加载MNIST数据集、构建CNN模型、训练及评估模型,并进行预测。案例详述了数据预处理、模型构建、训练过程和预测新图像的步骤,为读者提供TensorFlow和Keras的基础实践指导。
276 59
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
44 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
17天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 TensorFlow
解锁Python数据分析新技能,TensorFlow&PyTorch双引擎驱动深度学习实战盛宴
在数据驱动时代,Python凭借简洁的语法和强大的库支持,成为数据分析与机器学习的首选语言。Pandas和NumPy是Python数据分析的基础,前者提供高效的数据处理工具,后者则支持科学计算。TensorFlow与PyTorch作为深度学习领域的两大框架,助力数据科学家构建复杂神经网络,挖掘数据深层价值。通过Python打下的坚实基础,结合TensorFlow和PyTorch的强大功能,我们能在数据科学领域探索无限可能,解决复杂问题并推动科研进步。
38 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用TensorFlow进行模型训练:一次实战探索
【8月更文挑战第22天】本文通过实战案例详解使用TensorFlow进行模型训练的过程。首先确保已安装TensorFlow,接着预处理数据,包括加载、增强及归一化。然后利用`tf.keras`构建卷积神经网络模型,并配置训练参数。最后通过回调机制训练模型,并对模型性能进行评估。此流程为机器学习项目提供了一个实用指南。
|
2月前
|
UED 开发者
哇塞!Uno Platform 数据绑定超全技巧大揭秘!从基础绑定到高级转换,优化性能让你的开发如虎添翼
【8月更文挑战第31天】在开发过程中,数据绑定是连接数据模型与用户界面的关键环节,可实现数据自动更新。Uno Platform 提供了简洁高效的数据绑定方式,使属性变化时 UI 自动同步更新。通过示例展示了基本绑定方法及使用 `Converter` 转换数据的高级技巧,如将年龄转换为格式化字符串。此外,还可利用 `BindingMode.OneTime` 提升性能。掌握这些技巧能显著提高开发效率并优化用户体验。
44 0
|
2月前
|
API UED 开发者
如何在Uno Platform中轻松实现流畅动画效果——从基础到优化,全方位打造用户友好的动态交互体验!
【8月更文挑战第31天】在开发跨平台应用时,确保用户界面流畅且具吸引力至关重要。Uno Platform 作为多端统一的开发框架,不仅支持跨系统应用开发,还能通过优化实现流畅动画,增强用户体验。本文探讨了Uno Platform中实现流畅动画的多个方面,包括动画基础、性能优化、实践技巧及问题排查,帮助开发者掌握具体优化策略,提升应用质量与用户满意度。通过合理利用故事板、减少布局复杂性、使用硬件加速等技术,结合异步方法与预设缓存技巧,开发者能够创建美观且流畅的动画效果。
57 0
|
2月前
|
C# 开发者 前端开发
揭秘混合开发新趋势:Uno Platform携手Blazor,教你一步到位实现跨平台应用,代码复用不再是梦!
【8月更文挑战第31天】随着前端技术的发展,混合开发日益受到开发者青睐。本文详述了如何结合.NET生态下的两大框架——Uno Platform与Blazor,进行高效混合开发。Uno Platform基于WebAssembly和WebGL技术,支持跨平台应用构建;Blazor则让C#成为可能的前端开发语言,实现了客户端与服务器端逻辑共享。二者结合不仅提升了代码复用率与跨平台能力,还简化了项目维护并增强了Web应用性能。文中提供了从环境搭建到示例代码的具体步骤,并展示了如何创建一个简单的计数器应用,帮助读者快速上手混合开发。
45 0
|
2月前
|
安全 Apache 数据安全/隐私保护
你的Wicket应用安全吗?揭秘在Apache Wicket中实现坚不可摧的安全认证策略
【8月更文挑战第31天】在当前的网络环境中,安全性是任何应用程序的关键考量。Apache Wicket 是一个强大的 Java Web 框架,提供了丰富的工具和组件,帮助开发者构建安全的 Web 应用程序。本文介绍了如何在 Wicket 中实现安全认证,
33 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
从零到精通:TensorFlow与卷积神经网络(CNN)助你成为图像识别高手的终极指南——深入浅出教你搭建首个猫狗分类器,附带实战代码与训练技巧揭秘
【8月更文挑战第31天】本文通过杂文形式介绍了如何利用 TensorFlow 和卷积神经网络(CNN)构建图像识别系统,详细演示了从数据准备、模型构建到训练与评估的全过程。通过具体示例代码,展示了使用 Keras API 训练猫狗分类器的步骤,旨在帮助读者掌握图像识别的核心技术。此外,还探讨了图像识别在物体检测、语义分割等领域的广泛应用前景。
13 0

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面